ml/nlp：算法岗or研究岗？

新加坡二校计算机phd，做nlp方向。最近快毕业了在找第一轮工作，发现就业形势比较一般，尤其是新加坡的nlp hc非常少，很难找到match的研究岗做research。

大概率在第一轮工作之后还是会去工业界（暂时只考虑新加坡工作）。如果去不了大厂研究岗的话有三个选择：

1. 去astar，就是新加坡的中科院做research，应该team实力不算顶尖，但是title是research scientist，有比较自由的空间做research，然后应该也有一些research engineer帮忙落地。但是听说有一些官僚作风管理，以及大家都偏松散。

2. 去高校比较心仪的组做postdoc，合作者可能会强，也可能会弱，计算资源未知。好处是导师应该会有更强的实力，但那也建立在他愿意在一线做科研并指导的基础上。

3. 去大厂算法岗，新加坡ml，nlp算法岗应该可以去，phd会给得多一些，但其他层面似乎和硕士比没有太大优势（软实力除外，况且优秀硕士软实力也都很强）。团队一般主要负责业务相关的算法，research偏少或几乎没有，给得应该比上述两者都略多。

考虑到现在gpt对nlp学术界和工业界的冲击，有没有有经验的前辈帮忙分析一下，去哪边更利于之后的职业发展？或者还有其他选择吗？（我对学术型和业务型的职业发展都有兴趣，更倾向于去业界）

另外，算法岗和研究岗在企业中有明显上下之分吗（结合薪水和资源两方面）？二者晋升路线分别如何，上限谁高？